Kimi K2.5 konkurriert mit GPT-5.4 ohne VPN

Kimi K2.5 und chinesische LLMs führen in Tests, die aus Russland zugänglich sind

Chinesische Modelle wie Kimi K2.5, MiniMax M2.7 und MiMo V2 Omni liefern Ergebnisse auf Augenhöhe mit globalen Marktführern. Dies zeigt ein Benchmark von 54 LLMs in 32 praktischen Szenarien auf Russisch. Für den Test wurden Prompts von echten Managern sowie zwei kalibrierte LLM-Juroren verwendet. Der Abstand zu GPT-5.4 beträgt lediglich 0,06 Punkte – das liegt im Bereich der statistischen Schwankungsbreite.

Top-Modelle ohne VPN verfügbar

Fünf führende Modelle, die in Russland ohne Einschränkungen funktionieren:

| Modell | Punktzahl | Entwickler |

|--------|------|-------------|

| Kimi K2.5 | 4,74 | Moonshot AI |

| MiniMax M2.7 | 4,69 | MiniMax |

| MiMo V2 Omni (API) | 4,62 | Xiaomi |

| Qwen3.5 Plus | 4,56 | Alibaba |

| Qwen3.5 397B | 4,55 | Alibaba |

Alle sind für die grundlegende Nutzung kostenlos. MiMo V2 Omni kostet 0,40 $ pro 1 Million Input-Token – dreimal günstiger als Gemini 2.5 Pro (1,25 $/M), bei einer Punktzahl von 4,62 gegenüber 4,46.

Globale Top 10 im Benchmark:

• GPT-5.4 — 4,80
• Claude Sonnet 4.5 — 4,78
• GPT-5.2 Pro — 4,78
• Claude Opus 4.5 — 4,78
• Claude Sonnet 4.6 — 4,77
• Kimi K2.5 — 4,74
• MiniMax M2.7 — 4,69
• GPT-5 Mini — 4,69
• GPT-5.2 — 4,69
• GPT-5.4 Mini — 4,63

Modellspezialisierung nach Aufgabe

Claude Sonnet 4.5 führt im Bereich Analytik: Es erstellt Entscheidungsmatrizen, Bedingungsbäume und Revisionsschwellen. Geeignet für Projektplanung, Entscheidungsanalyse und Teammanagement.

GPT-5.4 und GPT-5 Mini dominieren die Informationssuche und Kommunikation. GPT-5 Mini (0,002 $/Anfrage) erzielte 4,78 Punkte in der Kommunikation – höher als GPT-5.2 Pro.

MiniMax M2.7 ist am besten für Teammanagement geeignet: Detaillierte Interviewpläne, Karrierewachstumspfade, Change-Management mit Zeitplänen und Formulierungen. Artefakte wie fremde Schriftzeichen im russischen Text beeinflussen den Kerninhalt nicht.

Unter den verfügbaren Optionen liegen Kimi und MiniMax in allen Kategorien nur 0,1–0,2 Punkte hinter den Führern. Für den Qualitätszugang ist kein VPN erforderlich.

Praktisches Beispiel: Budgetzuweisung

Szenario: 100.000 $ für vier Initiativen – Software (30.000 $), Auftragnehmer (45.000 $), Schulung (20.000 $), Marketing (40.000 $). Vergleich der Ansätze:

• Kimi K2.5 (4,74): Portfoliokategorien (Basisasset, asymmetrische Wette, Absicherung, Reserve). Streicht den Auftragnehmer als "operative Notlösung". Schwellenwerte: CAC > 200 $ — Marketing streichen; Fehlerrate > 5 % — Software streichen. Bedingte Logik, Szenarien, Metriken.

• MiniMax M2.7 (4,69): Erwartungswert, phasenweiser Plan mit Übergangskriterien.

• Qwen3.5 Plus (4,56): Finanzanalyse mit versteckten Kosten, neigt jedoch zu politisch günstigen Optionen.

• GigaChat-Ultra (3,26): Python-Code für Arithmetik, finanzierte den Auftragnehmer, schloss Marketing ohne Rahmenwerk aus.

• Alice AI (3,86): Strukturiert Inhalte, bricht Antworten aber bei 40–60 % ab.

Ein Unterschied von 1 Punkt entscheidet darüber, ob das Ergebnis bereit für eine Vorstandssitzung ist.

Ergebnisse russischer Modelle

GigaChat-Ultra (3,26): Oberflächliche Analyse, Fehler in Zahlen, Kontextsubstitution auf den russischen Markt. Bei regionalen Aufgaben (Arbeitsgesetzbuch der RF, Steuern) — Halluzinationen, verwechselte MCI mit MRP.

Alice AI (3,86): Bestes russisches Ergebnis, aber der Abstand zu Kimi beträgt 0,88 Punkte. YandexGPT Pro 5.1 (3,13) lehnt Aufgaben aufgrund von "Datenmangel" ab.

Kimi K2.5 in regionalen Szenarien — 3,85, kennt das kasachische Steuerrecht besser als lokale Modelle.

Wichtigste Erkenntnisse:

• Chinesische Modelle schließen die Lücke zur Spitzengruppe auf 0,06 Punkte, kostenlos ohne VPN verfügbar.
• Russische LLMs (GigaChat, YandexGPT) hinken bei praktischen Aufgaben um 1+ Punkt hinterher.
• Qualität hängt vom Prompt ab: Strukturierte Anfragen reduzieren die Lücke um die Hälfte.
• Claude für Analytik, GPT für Kommunikation, MiniMax für Management.
• Top 5 verfügbare Modelle sind alle chinesisch, mit Preisen, die dreimal niedriger sind als bei Analoga.

Die Lücke schrumpft vierteljährlich aufgrund der Verfügbarkeit chinesischer LLMs.

— Editorial Team